Повседневные, незаметные инновации
Обратил внимание, как некоторые довольно обыденные для меня, но не самые очевидные для окружающих функции плотно вошли в мою жизнь. Сейчас расскажу об “умных” часах и как я их использую.
В 2017 году я себе купил “беговые” гармины для ультрамарафонов (да, когда-то давно я такие бегал). На тот момент меня интересовал довольно стандартный набор функционала для бега - трекинг параметров тренировок, VO2max, длительность работы в режиме навигации. Последнее это когда бежишь ультратрейл по пересеченке и ушел с маршрута, часы дают тебе направление как вернуться на него, иначе говоря - навигатор. Так как я бегал много для меня было критично также чтобы батарейки хватало на 24 часа в этом режиме, иначе пригодилось бы с собой брать powerbank, провод для зарядки, в общем не очень удобно.
Спустя время, увлечение бегом отошло на второй план, но использование часов продолжилось в ежедневном формате и здесь уже проявилась совершенно другая функция, на которую во время бега я не сказать что обращал внимание, и это - мониторинг пульса.
В обыденной жизни эта функция позволяет отлично следить за своим организмом, это как опережающая метрика. Если пульс покоя выходит за определенные рамки - больше на 20%, чем обычно, это означает что организм с чем-то борется, иначе говоря - заболевает.
Если я это замечаю, то сразу же включается режим “поберечь себя”. Чуть теплее одеться, убрать физические нагрузки и прочий стресс, в общем, сигнал чтобы не напрягать организм, пока показатели пульса не придут в мою норму. Свою норму пульса я знаю, так как постоянно проходил чекапы для этих самых забегов.
Сейчас я искренне удивляюсь, когда кто-то регулярно занимается циклическими видами спорта и не использует “умные” часы для трекинга тренировок, а еще больше удивляются окружающие когда я говорю что я “заболеваю” раньше чем это происходит (благо это бывает довольно редко).
Вот так незаметно, пульсометр в часах для меня стал абсолютно привычной, даже незаметной, но очень важной функцией. К слову, первые модели нестационарных пульсометров появились аж в 1977 году, то есть этой инновации почти 50 лет.
А у вас есть такие примеры такого функционала, который незаметно, но плотно вошел в вашу жизнь?
@innovationlab
Обратил внимание, как некоторые довольно обыденные для меня, но не самые очевидные для окружающих функции плотно вошли в мою жизнь. Сейчас расскажу об “умных” часах и как я их использую.
В 2017 году я себе купил “беговые” гармины для ультрамарафонов (да, когда-то давно я такие бегал). На тот момент меня интересовал довольно стандартный набор функционала для бега - трекинг параметров тренировок, VO2max, длительность работы в режиме навигации. Последнее это когда бежишь ультратрейл по пересеченке и ушел с маршрута, часы дают тебе направление как вернуться на него, иначе говоря - навигатор. Так как я бегал много для меня было критично также чтобы батарейки хватало на 24 часа в этом режиме, иначе пригодилось бы с собой брать powerbank, провод для зарядки, в общем не очень удобно.
Спустя время, увлечение бегом отошло на второй план, но использование часов продолжилось в ежедневном формате и здесь уже проявилась совершенно другая функция, на которую во время бега я не сказать что обращал внимание, и это - мониторинг пульса.
В обыденной жизни эта функция позволяет отлично следить за своим организмом, это как опережающая метрика. Если пульс покоя выходит за определенные рамки - больше на 20%, чем обычно, это означает что организм с чем-то борется, иначе говоря - заболевает.
Если я это замечаю, то сразу же включается режим “поберечь себя”. Чуть теплее одеться, убрать физические нагрузки и прочий стресс, в общем, сигнал чтобы не напрягать организм, пока показатели пульса не придут в мою норму. Свою норму пульса я знаю, так как постоянно проходил чекапы для этих самых забегов.
Сейчас я искренне удивляюсь, когда кто-то регулярно занимается циклическими видами спорта и не использует “умные” часы для трекинга тренировок, а еще больше удивляются окружающие когда я говорю что я “заболеваю” раньше чем это происходит (благо это бывает довольно редко).
Вот так незаметно, пульсометр в часах для меня стал абсолютно привычной, даже незаметной, но очень важной функцией. К слову, первые модели нестационарных пульсометров появились аж в 1977 году, то есть этой инновации почти 50 лет.
А у вас есть такие примеры такого функционала, который незаметно, но плотно вошел в вашу жизнь?
@innovationlab
👍14❤4🔥1
Легкий субботний контент
Все мы видели эти мемы с турецким и корейской стрелками, захотелось немного разобраться, а что собственно за необычные очки на глазах у корейца.
А здесь все довольно просто, наше зрение может меняться в течение дня в зависимости от усталости и освещения, а такие очки или просто оправы с механической диафрагмой позволяют компенсировать эти отклонения за счет регулировки количества света, проходящего через отверстие и дать небольшое преимущество.
Как говорится, живите с этим знанием.
@innovationlab
Все мы видели эти мемы с турецким и корейской стрелками, захотелось немного разобраться, а что собственно за необычные очки на глазах у корейца.
А здесь все довольно просто, наше зрение может меняться в течение дня в зависимости от усталости и освещения, а такие очки или просто оправы с механической диафрагмой позволяют компенсировать эти отклонения за счет регулировки количества света, проходящего через отверстие и дать небольшое преимущество.
Как говорится, живите с этим знанием.
@innovationlab
👍10❤1😱1
38 единорогов. 5 про кибербез
38. Именно столько "единорогов" (компаний с оценкой 1 млрд$+, которые не публичные - то есть их акции не торгуются на бирже, которым не более 10 лет с момента основания, и в которых доля основателя не менее четверти компании) появилось с начала этого года в США. И со всей шумихой вокруг ИИ, только треть из этих компаний про ИИ.
Весь список можно увидеть по ссылке, он обновляется и в конце года можно будет проанализировать еще раз :)
В контексте ИИ, интересно что на саммите по данным и аналитике Gartner пару недель назад звучал тезис о том что к концу 2025 года 30% проектов с генеративным ИИ будут закрыты, в том числе потому что будут расти расходы на их поддержку, а ценность для бизнеса так и останется неочевидной. То есть, в теории, как минимум 4 компании не оправдают ожиданий инвесторов. 👀
Любопытно что проектов по кибербезопасности тоже не мало - аж 5 штук, и, на мой взгляд, тема чуть более вечная чем ИИ, крипта, блокчейн и т.д.
Вот они:
Chainguard — июль, оценен в $1,1 млрд: инструменты для управления образами контейнеров при работе с открытым кодом.
Hunters — июнь, $1,55 млрд: система обнаружения угроз и реагирования на них в масштабе всей инфраструктуры компании.
Cyera — апрель, $1,5 млрд: платформа на основе ИИ, которая поможет понять местоположение и движение данных в сетях компании. Здесь есть AI, поэтому попадает в обе категории.
NinjaOne — февраль, $1,9 млрд: управление и мониторинг всех endpoints (серверы, рабочие станции, ноутбуки и мобильные устройства.
Bugcrowd — февраль, $1 млрд: платформа по поиску уязвимостей за вознаграждение.
Интересно также что в июле оценку в более чем 1 млрд$ получило приложение для женского здоровья Flo, а интересно потому что его создатели из Беларуси, но таковы времена - это стартап из США 😐
И самая-самая интересная деталь уже про мировой рынок “единорогов”.
Впервые Китай опередил США по числу “новых” миллиардных стартапов за первое полугодие, в этом году у Китая их уже 46.
А всего в мире таких компаний более 1600.
@innovationlab
38. Именно столько "единорогов" (компаний с оценкой 1 млрд$+, которые не публичные - то есть их акции не торгуются на бирже, которым не более 10 лет с момента основания, и в которых доля основателя не менее четверти компании) появилось с начала этого года в США. И со всей шумихой вокруг ИИ, только треть из этих компаний про ИИ.
Весь список можно увидеть по ссылке, он обновляется и в конце года можно будет проанализировать еще раз :)
В контексте ИИ, интересно что на саммите по данным и аналитике Gartner пару недель назад звучал тезис о том что к концу 2025 года 30% проектов с генеративным ИИ будут закрыты, в том числе потому что будут расти расходы на их поддержку, а ценность для бизнеса так и останется неочевидной. То есть, в теории, как минимум 4 компании не оправдают ожиданий инвесторов. 👀
Любопытно что проектов по кибербезопасности тоже не мало - аж 5 штук, и, на мой взгляд, тема чуть более вечная чем ИИ, крипта, блокчейн и т.д.
Вот они:
Chainguard — июль, оценен в $1,1 млрд: инструменты для управления образами контейнеров при работе с открытым кодом.
Hunters — июнь, $1,55 млрд: система обнаружения угроз и реагирования на них в масштабе всей инфраструктуры компании.
Cyera — апрель, $1,5 млрд: платформа на основе ИИ, которая поможет понять местоположение и движение данных в сетях компании. Здесь есть AI, поэтому попадает в обе категории.
NinjaOne — февраль, $1,9 млрд: управление и мониторинг всех endpoints (серверы, рабочие станции, ноутбуки и мобильные устройства.
Bugcrowd — февраль, $1 млрд: платформа по поиску уязвимостей за вознаграждение.
Интересно также что в июле оценку в более чем 1 млрд$ получило приложение для женского здоровья Flo, а интересно потому что его создатели из Беларуси, но таковы времена - это стартап из США 😐
И самая-самая интересная деталь уже про мировой рынок “единорогов”.
Впервые Китай опередил США по числу “новых” миллиардных стартапов за первое полугодие, в этом году у Китая их уже 46.
А всего в мире таких компаний более 1600.
@innovationlab
2🔥17❤1👍1
Стартапы ускоряют падение
Есть такая компания Carta, они делают платформу для автоматизации управления реестра акционеров разных компаний и изменения этих реестров при новых раундах инвестирования (изменение долей, изменение приоритетности прав акционеров и т.п.). В общем, стартап созданный в 2012 году работает для стартапов. Как в той истории про лопаты для золотоискателей.
В общем, эта компания 5 лет назад начала мониторинг банкротств своих клиентов и выдавать эту статистику на всеобщее обозрение. Так вот. В первом квартале этого года аж 254 клиента компании закрылись в связи с банкротством (указали это в причинах закрытия реестров, иногда компании не указывали причин, поэтому их скорее всего еще больше).
Много это или мало? Предлагаю оценить график выше за последние 5 лет. Рост к первому кварталу прошлого года 58%, рост относительно q1 2022 аж в 3,5 раза!
В этом контексте, Gartner в принципе круто прогнозирует что почти каждый третий ии-стартап к концу 2025 года закроется. Сложно промахнуться на таком тренде 😂
Почему это происходит?
1. Если вы не ИИ стартап - вам сейчас тяжело поднять инвестиции (треть денег уходит туда).
2. Венчурный ландшафт в целом изменился, в мире стало на 1000 венчурных фондов меньше, если сравнить конец 2021 с концом 2023 года.
3. Тем кто поднимал инвестиции 2-3 года назад привлечь инвестиции сейчас крайне сложно, а деньги с тех раундов уже закончились. При этом количество банкротств растет на всех стадиях, на посевной, серии А и серии В.
Сейчас будто бы инвесторам нужна прибыль, чем раньше, тем лучше (ну, конечно, если вы не ИИ), а 2-3 года назад нужны были клиенты любой ценой.
Рынок оздоровляется, получается?
P.S. Из громких закрытий последних лет вспоминается Arrival, помню в 2020 году очень крутой коллега перешел к ним, они оценивались аж в 13 млрд $ при выходе на биржу.
Никак гарантий после привлечения инвестиций нет, надо оценивать риски и адаптироваться…
А какие знаковые или запомнившиеся вам закрытия/банкротства случились в последнее время?
@innovationlab
Есть такая компания Carta, они делают платформу для автоматизации управления реестра акционеров разных компаний и изменения этих реестров при новых раундах инвестирования (изменение долей, изменение приоритетности прав акционеров и т.п.). В общем, стартап созданный в 2012 году работает для стартапов. Как в той истории про лопаты для золотоискателей.
В общем, эта компания 5 лет назад начала мониторинг банкротств своих клиентов и выдавать эту статистику на всеобщее обозрение. Так вот. В первом квартале этого года аж 254 клиента компании закрылись в связи с банкротством (указали это в причинах закрытия реестров, иногда компании не указывали причин, поэтому их скорее всего еще больше).
Много это или мало? Предлагаю оценить график выше за последние 5 лет. Рост к первому кварталу прошлого года 58%, рост относительно q1 2022 аж в 3,5 раза!
В этом контексте, Gartner в принципе круто прогнозирует что почти каждый третий ии-стартап к концу 2025 года закроется. Сложно промахнуться на таком тренде 😂
Почему это происходит?
1. Если вы не ИИ стартап - вам сейчас тяжело поднять инвестиции (треть денег уходит туда).
2. Венчурный ландшафт в целом изменился, в мире стало на 1000 венчурных фондов меньше, если сравнить конец 2021 с концом 2023 года.
3. Тем кто поднимал инвестиции 2-3 года назад привлечь инвестиции сейчас крайне сложно, а деньги с тех раундов уже закончились. При этом количество банкротств растет на всех стадиях, на посевной, серии А и серии В.
Сейчас будто бы инвесторам нужна прибыль, чем раньше, тем лучше (ну, конечно, если вы не ИИ), а 2-3 года назад нужны были клиенты любой ценой.
Рынок оздоровляется, получается?
P.S. Из громких закрытий последних лет вспоминается Arrival, помню в 2020 году очень крутой коллега перешел к ним, они оценивались аж в 13 млрд $ при выходе на биржу.
Никак гарантий после привлечения инвестиций нет, надо оценивать риски и адаптироваться…
А какие знаковые или запомнившиеся вам закрытия/банкротства случились в последнее время?
@innovationlab
🔥8❤2👍1
Друзья, у меня есть возможность поделиться с вами доступом к электронной библиотеке крутых книг на целый год, при том совершенно бесплатно.
Все что нужно для этого сделать - отметиться "+" в комментариях под этим постом и я скину мини инструкцию как это сделать (откройте личку или сами напишите мне).
Из доступных для чтения книг я бы выделил:
Закон успешных инноваций и Дилемма инноватора - Кристенсена
Построение бизнес моделей и Непобедимая компания - Остервальдера и Ива Пинье
Спроси маму - Фицпатрика
Ясно, понятно - Ильяхова
Новая власть - Хейманса
Lean startup - Эрика Риса
И еще более 1000 полезных книг и материалов для инноваторов и не только.
Буду благодарен за репост или пересылку тем кому актуально, ну и подписывайтесь, буду делиться такими возможностями в будущем 🤝
Предложение ограничено временем, поэтому пока этот пост будет в закрепе - предложение актуально.
@innovationlab
Все что нужно для этого сделать - отметиться "+" в комментариях под этим постом и я скину мини инструкцию как это сделать (откройте личку или сами напишите мне).
Из доступных для чтения книг я бы выделил:
Закон успешных инноваций и Дилемма инноватора - Кристенсена
Построение бизнес моделей и Непобедимая компания - Остервальдера и Ива Пинье
Спроси маму - Фицпатрика
Ясно, понятно - Ильяхова
Новая власть - Хейманса
Lean startup - Эрика Риса
И еще более 1000 полезных книг и материалов для инноваторов и не только.
Буду благодарен за репост или пересылку тем кому актуально, ну и подписывайтесь, буду делиться такими возможностями в будущем 🤝
Предложение ограничено временем, поэтому пока этот пост будет в закрепе - предложение актуально.
@innovationlab
🔥6👍5❤2
Синдром “сделано не нами” или NIH (not invented here)
Придумать новую идею, как правило сложно, а взять чужую и докрутить иногда еще сложнее, так как включается установка в голове “это придумано не нами”.
В своей практике встречался с разными проявлениями этого синдрома, начиная от фраз типа “Да что вы мне рассказываете, это все давно придумано и изучено 15 лет назад, ничего это нам не даст”, или “мы не они”, или“они так делают и это не правильно”.
Какая разница кем и когда придумано, если это работает, дает результат здесь и сейчас. Если, конечно, вы умеете считать этот результат. Ну и, конечно, если это не защищено авторским правом или просто невозможно технически на вашем проекте.
Нормально брать идеи конкурентов, если они работают, и переиспользовать. Нормально брать идеи с других рынков и с умом копировать (посмотрите на китайцев, начиная от телефонов, заканчивая автомобилями и много чем еще).
Не нормально - становиться в позу барана и всячески сопротивляться. Была одна реализованная и придуманная моей командой идея, которая отлично отработала. После перехода в другую компанию - переиспользование и повторение всячески саботировалось, по факту, стена была пробита и… Это дало такой же эффект и в деньгах, и в увеличении количества пользователей.
К слову, предубеждения к использованию чужих идей реально тормозит инновации, и более того коррелирует со снижением вероятности успешности проекта.
Как-то шутили с другом что во всех компаниях с массовыми онлайн продуктами была идея добавить в свои приложения дейтинг 🙂 Так и представляю дейтинг в стриминге музыки или фильмов, на госуслугах или у банков. Мэтч по фильмам и по кредитной истории😂
А у вас бывало когда ловили такое сопротивление? Чем закончилось и как преодолевали его?
В моем случае, всегда сопротивление преодолевалось либо доказательством на основе данных, либо данные + админ ресурс, в особо тяжелых случаях.
@innovationlab
Придумать новую идею, как правило сложно, а взять чужую и докрутить иногда еще сложнее, так как включается установка в голове “это придумано не нами”.
В своей практике встречался с разными проявлениями этого синдрома, начиная от фраз типа “Да что вы мне рассказываете, это все давно придумано и изучено 15 лет назад, ничего это нам не даст”, или “мы не они”, или“они так делают и это не правильно”.
Какая разница кем и когда придумано, если это работает, дает результат здесь и сейчас. Если, конечно, вы умеете считать этот результат. Ну и, конечно, если это не защищено авторским правом или просто невозможно технически на вашем проекте.
Нормально брать идеи конкурентов, если они работают, и переиспользовать. Нормально брать идеи с других рынков и с умом копировать (посмотрите на китайцев, начиная от телефонов, заканчивая автомобилями и много чем еще).
Не нормально - становиться в позу барана и всячески сопротивляться. Была одна реализованная и придуманная моей командой идея, которая отлично отработала. После перехода в другую компанию - переиспользование и повторение всячески саботировалось, по факту, стена была пробита и… Это дало такой же эффект и в деньгах, и в увеличении количества пользователей.
К слову, предубеждения к использованию чужих идей реально тормозит инновации, и более того коррелирует со снижением вероятности успешности проекта.
Как-то шутили с другом что во всех компаниях с массовыми онлайн продуктами была идея добавить в свои приложения дейтинг 🙂 Так и представляю дейтинг в стриминге музыки или фильмов, на госуслугах или у банков. Мэтч по фильмам и по кредитной истории😂
А у вас бывало когда ловили такое сопротивление? Чем закончилось и как преодолевали его?
В моем случае, всегда сопротивление преодолевалось либо доказательством на основе данных, либо данные + админ ресурс, в особо тяжелых случаях.
@innovationlab
🔥12❤10🤔5👍4🤩1
Кризис роста
Есть такая проблема, когда стартапы/компании очень быстро растут. И да, это проблема и сильная головная боль. Когда вы начинаете с командой в 10 человек и аудиторией 1000 пользователей и через год у вас, допустим, уже 300 сотрудников и миллион клиентов - это большой вызов.
Как быстро адаптироваться, как выбирать между ростом и эффективностью? Ведь при таком росте об эффективности говорить сложно, процессов нет, вокруг неуправляемый хаос который как-то работает.
Как донести ценности и культуру, которую предполагали основатели? Очевидно, когда у тебя 10 человек в команде, ты сможешь достаточно просто транслировать свое видение и ценности. Когда у тебя приходит в месяц по 30 человек новых сотрудников, ценности и культура размывается, либо вы будете медленно нанимать, а следовательно жертвовать ростом…
Из того что я наблюдал, бросается в глаза ситуация когда какие-то команды растут и развиваются в одном темпе с компанией, а другие подразделения не поспевают за этим темпом и, если подразделения созависимы, это неизбежно ведет к конфликтам.
Также есть проблема инфраструктуры, 1000 пользователей в день это одно, 1 000 000 это другое.
А что процессы? Зачастую их нет или они непрозрачны, в результате чего возникают бутылочные горлышки. А еще подразделения могут иметь разнонаправленные цели, задачи усложняются, нагрузка возрастает и скорость принятия решений увеличивается.
Круто, конечно, но что с этим делать? Не расти?
На мой взгляд, иногда полезно останавливаться и наводить в порядок. Калиброваться по целям, ценностям, культуре, налаживать процессы, создать стратегию роста. Умение остановить неэффективную работу и перестроиться - будто бы важное умение. Останавливаться и признавать проекты/продукты/направления неудачными и отказываться от них, снижать риски.
Возможно, такие остановки не будут способствовать быстрому кратному росту, но качество продуктов компании, ее эффективность и устойчивость будет выигрывать при таком подходе.
@innovationlab
Есть такая проблема, когда стартапы/компании очень быстро растут. И да, это проблема и сильная головная боль. Когда вы начинаете с командой в 10 человек и аудиторией 1000 пользователей и через год у вас, допустим, уже 300 сотрудников и миллион клиентов - это большой вызов.
Как быстро адаптироваться, как выбирать между ростом и эффективностью? Ведь при таком росте об эффективности говорить сложно, процессов нет, вокруг неуправляемый хаос который как-то работает.
Как донести ценности и культуру, которую предполагали основатели? Очевидно, когда у тебя 10 человек в команде, ты сможешь достаточно просто транслировать свое видение и ценности. Когда у тебя приходит в месяц по 30 человек новых сотрудников, ценности и культура размывается, либо вы будете медленно нанимать, а следовательно жертвовать ростом…
Из того что я наблюдал, бросается в глаза ситуация когда какие-то команды растут и развиваются в одном темпе с компанией, а другие подразделения не поспевают за этим темпом и, если подразделения созависимы, это неизбежно ведет к конфликтам.
Также есть проблема инфраструктуры, 1000 пользователей в день это одно, 1 000 000 это другое.
А что процессы? Зачастую их нет или они непрозрачны, в результате чего возникают бутылочные горлышки. А еще подразделения могут иметь разнонаправленные цели, задачи усложняются, нагрузка возрастает и скорость принятия решений увеличивается.
Круто, конечно, но что с этим делать? Не расти?
На мой взгляд, иногда полезно останавливаться и наводить в порядок. Калиброваться по целям, ценностям, культуре, налаживать процессы, создать стратегию роста. Умение остановить неэффективную работу и перестроиться - будто бы важное умение. Останавливаться и признавать проекты/продукты/направления неудачными и отказываться от них, снижать риски.
Возможно, такие остановки не будут способствовать быстрому кратному росту, но качество продуктов компании, ее эффективность и устойчивость будет выигрывать при таком подходе.
@innovationlab
👍7❤4🔥3
1 млрд $ за репутацию и без продукта
Именно столько подняли эти трое ребят на фото для развития своего проекта Safe Superintelligence: в центре Илья Суцкевер (ex-OpenAI, главный научный сотрудник), слева Дэниэл Гросс (ex-Apple, возглавлял ИИ инициативы) и Дэниэл Леви (ex-OpenAI, исследователь) справа. Компанией это сложно назвать, в ней всего 10 человек и никакого продукта.
За целый ярд долларов они планируют в ближайшие пару лет собрать команду лучших, с соответствующими ценностями, специалистов и поднять инфраструктуру для создания “безопасного AI, существенно превосходящего возможности человека”. В общем, на исследования.
Еще раз повторюсь, продукта нет и не будет в ближайшие пару лет. Получается, 1 млрд $ чисто на репутации этих троих ребят - основателей. Популярность Суцкевера в узких кругах AI и связи, определенно зарешали…
Если честно, я не припоминаю такого масштаба инвестиций без продукта и с такой маленькой командой. Вспоминается только афера Элизабет Холмс с Theranos, когда за 10 лет они привлекли около 900 млн долларов и в итоге она сейчас присела за мошенничество, но там натурально был обман. Здесь же никто никого не обманывает.
Интересно чем закончится эта история, понаблюдаем. Ох уж этот безумный мир...
@innovationlab
Именно столько подняли эти трое ребят на фото для развития своего проекта Safe Superintelligence: в центре Илья Суцкевер (ex-OpenAI, главный научный сотрудник), слева Дэниэл Гросс (ex-Apple, возглавлял ИИ инициативы) и Дэниэл Леви (ex-OpenAI, исследователь) справа. Компанией это сложно назвать, в ней всего 10 человек и никакого продукта.
За целый ярд долларов они планируют в ближайшие пару лет собрать команду лучших, с соответствующими ценностями, специалистов и поднять инфраструктуру для создания “безопасного AI, существенно превосходящего возможности человека”. В общем, на исследования.
Еще раз повторюсь, продукта нет и не будет в ближайшие пару лет. Получается, 1 млрд $ чисто на репутации этих троих ребят - основателей. Популярность Суцкевера в узких кругах AI и связи, определенно зарешали…
Если честно, я не припоминаю такого масштаба инвестиций без продукта и с такой маленькой командой. Вспоминается только афера Элизабет Холмс с Theranos, когда за 10 лет они привлекли около 900 млн долларов и в итоге она сейчас присела за мошенничество, но там натурально был обман. Здесь же никто никого не обманывает.
Интересно чем закончится эта история, понаблюдаем. Ох уж этот безумный мир...
@innovationlab
🔥9🤔8🤯6👍3
Waymo или как уволить в России 500-600 тысяч человек
После новости о том что Waymo (сервис беспилотных такси) совершил 100 000 поездок за неделю на своих 700 автомобилях, а также наблюдая в отпуске такие же беспилотные автомобили решил прикинуть, а сколько это - 100 тысяч в неделю?
Немного погуглив, находятся следующие цифры.
В 2021 году было 3,37 млрд или примерно 65 млн поездок в неделю. Для того чтобы обслужить такой объем поездок (на примере 700 автомобилей Waymo) нужно 455 тысяч автомобилей. Российский парк такси как раз на уровне 400 тысяч.
Получается объем поездок одного автомобиля Waymo вполне сопоставим с тем если бы этот автомобиль водил “кожаный”. Понятно что маршруты не все доступны для таких роботакси, понятно, что изменения будут не такими быстрыми (пойди закупи 100 000 автомобилей и оборудуй их, а еще регуляторику подтянуть, где также не все очевидно), но кажется, технологию уже скоро будут выводить в массы.
Почему можно столько уволить?
На сентябрь 2023 года в России было действующих 350 тысяч разрешений на работу в такси, активных водителей на уровне 280 тысяч. То есть можно предположить что у нас около 300 тысяч человек стали под угрозу увольнения в относительно недалеком будущем. Более того, количество зависящих от этой отрасли людей (помимо водителей, другие сотрудники, а также их семьи) - примерно 1,1 млн человек.
Если добавить к ним еще около 300 тысяч других “регулярных” водителей, то получаем около 600 тысяч человек.
В совокупности с тем что в России нехватка и водителей (на уровне 50 000 чел в год), и в целом рабочих рук, развитие беспилотных автомобилей может стать для нас отличным способом решить 2 проблемы разом.
Ну и, конечно, третья проблема - цена такси улетела в какой-то космос в последние годы… Эту проблему тоже пофиксить бы.
В общем, Яндекс, Сбер, когда же уже?
Если тоже хотите чтобы аэропорты похорошели при Германе Оскаровиче, ставьте 🔥
P.S. Какой же пост без цифр инвестиций: В июле Alphabet (Google) объявили что проинвестируют дополнительно в Waymo 5 млрд $.
@innovationlab
После новости о том что Waymo (сервис беспилотных такси) совершил 100 000 поездок за неделю на своих 700 автомобилях, а также наблюдая в отпуске такие же беспилотные автомобили решил прикинуть, а сколько это - 100 тысяч в неделю?
Немного погуглив, находятся следующие цифры.
В 2021 году было 3,37 млрд или примерно 65 млн поездок в неделю. Для того чтобы обслужить такой объем поездок (на примере 700 автомобилей Waymo) нужно 455 тысяч автомобилей. Российский парк такси как раз на уровне 400 тысяч.
Получается объем поездок одного автомобиля Waymo вполне сопоставим с тем если бы этот автомобиль водил “кожаный”. Понятно что маршруты не все доступны для таких роботакси, понятно, что изменения будут не такими быстрыми (пойди закупи 100 000 автомобилей и оборудуй их, а еще регуляторику подтянуть, где также не все очевидно), но кажется, технологию уже скоро будут выводить в массы.
Почему можно столько уволить?
На сентябрь 2023 года в России было действующих 350 тысяч разрешений на работу в такси, активных водителей на уровне 280 тысяч. То есть можно предположить что у нас около 300 тысяч человек стали под угрозу увольнения в относительно недалеком будущем. Более того, количество зависящих от этой отрасли людей (помимо водителей, другие сотрудники, а также их семьи) - примерно 1,1 млн человек.
Если добавить к ним еще около 300 тысяч других “регулярных” водителей, то получаем около 600 тысяч человек.
В совокупности с тем что в России нехватка и водителей (на уровне 50 000 чел в год), и в целом рабочих рук, развитие беспилотных автомобилей может стать для нас отличным способом решить 2 проблемы разом.
Ну и, конечно, третья проблема - цена такси улетела в какой-то космос в последние годы… Эту проблему тоже пофиксить бы.
В общем, Яндекс, Сбер, когда же уже?
Если тоже хотите чтобы аэропорты похорошели при Германе Оскаровиче, ставьте 🔥
P.S. Какой же пост без цифр инвестиций: В июле Alphabet (Google) объявили что проинвестируют дополнительно в Waymo 5 млрд $.
@innovationlab
🔥11👍7❤3
Ядерная дубина лопата
Все мы знаем фразу про продажу “лопат золотоискателям”. Контекст максимально понятный. Если наложить этот контекст на бум ИИ, многие из нас скажут - “лопаты” здесь это чипы. Бенефициары этого бума, очевидно, Nvidia и прочие производители чипов на которых этот самый AI будет работать, но не только они.
Если посмотреть на эту историю с другой стороны. Собственно, а откуда возникнут все эти гигаватты для питания дата-центров с этими чипами? Неужели от альтернативных источников энергии?
У этой компании не только крупнейшее число атомных станций в эксплуатации в США, но также есть ТЭС, ГЭС, солнечные и ветряные электростанции. Другими словами, верить ему можно.
Интересно, правда? А если учесть что Microsoft заключило контракт с этой компанией на реконструкцию и возобновление работы уже закрытого реактора на одной из атомных станций США. Microsoft планирует что с 2028 года на 20 лет вперед этот реактор закроет потребности вычислительных центров в 4 штатах.
Та же Microsoft проинвестировала в компанию Helion, которая также к 2028 году обещает построить 50-мегаваттную термоядерную электростанцию. В этот же Helion инвестировал и Сэм Альтман, основатель OpenAI.
А теперь оцените скорость роста потребления электроэнергии на картинке 🙂
Что в России?
Представьте какой у нас потенциал, учитывая следующие факторы:
- холодный климат (охлаждать дата-центры тоже надо)
- наличие РосАтома (без иронии, это топ компания с лучшими технологиями)
- возможности ГЭС использованы лишь на 20% потенциала
- имеется профицит мощностей во многих регионах
- почти в 2 раза меньшая стоимость электроэнергии чем среднемировая (4,80 против 8,67 рублей за киловатт/час)
Развитие ИИ технологий дает огромный шанс для развития нашей страны. Для понимания масштабов - на дата-центры приходится 1% ВВП США, у нас это 0,1%, при работающих 5375 дата-центрах у них и 255 у нас.
P.S. Про стартапы с ядерной “дубиной”, это направление тоже не стоит на месте. Стартап Fuse поднял 32 млн $ и слово его основателю: «Мы хотим, чтобы Fuse стал для NNSA тем же, чем SpaceX стал для NASA». NNSA - национальное управление по ядерной безопасности.
@innovationlab
Все мы знаем фразу про продажу “лопат золотоискателям”. Контекст максимально понятный. Если наложить этот контекст на бум ИИ, многие из нас скажут - “лопаты” здесь это чипы. Бенефициары этого бума, очевидно, Nvidia и прочие производители чипов на которых этот самый AI будет работать, но не только они.
Если посмотреть на эту историю с другой стороны. Собственно, а откуда возникнут все эти гигаватты для питания дата-центров с этими чипами? Неужели от альтернативных источников энергии?
«Электроэнергия для центров обработки данных должна быть безуглеродной и стабильной — каждый час каждого дня. Атомные электростанции — единственный источник энергии, который может соответствовать этим критериям», — гендиректор Constellation Energy Джо Домингес.
У этой компании не только крупнейшее число атомных станций в эксплуатации в США, но также есть ТЭС, ГЭС, солнечные и ветряные электростанции. Другими словами, верить ему можно.
Интересно, правда? А если учесть что Microsoft заключило контракт с этой компанией на реконструкцию и возобновление работы уже закрытого реактора на одной из атомных станций США. Microsoft планирует что с 2028 года на 20 лет вперед этот реактор закроет потребности вычислительных центров в 4 штатах.
Та же Microsoft проинвестировала в компанию Helion, которая также к 2028 году обещает построить 50-мегаваттную термоядерную электростанцию. В этот же Helion инвестировал и Сэм Альтман, основатель OpenAI.
А теперь оцените скорость роста потребления электроэнергии на картинке 🙂
Что в России?
Представьте какой у нас потенциал, учитывая следующие факторы:
- холодный климат (охлаждать дата-центры тоже надо)
- наличие РосАтома (без иронии, это топ компания с лучшими технологиями)
- возможности ГЭС использованы лишь на 20% потенциала
- имеется профицит мощностей во многих регионах
- почти в 2 раза меньшая стоимость электроэнергии чем среднемировая (4,80 против 8,67 рублей за киловатт/час)
Развитие ИИ технологий дает огромный шанс для развития нашей страны. Для понимания масштабов - на дата-центры приходится 1% ВВП США, у нас это 0,1%, при работающих 5375 дата-центрах у них и 255 у нас.
P.S. Про стартапы с ядерной “дубиной”, это направление тоже не стоит на месте. Стартап Fuse поднял 32 млн $ и слово его основателю: «Мы хотим, чтобы Fuse стал для NNSA тем же, чем SpaceX стал для NASA». NNSA - национальное управление по ядерной безопасности.
@innovationlab
4🔥17👍9❤4
Про погоду, AI и 30 трлн $
Любопытная цифра, если AI нам (человечеству) поможет корректно прогнозировать погоду, то это может принести аж 30 триллионов (да-да, не миллиардов) в мировой ВВП. Это при том что он был чуть более 187 трлн в 2023 году (опустим методику оценки, взята цифра по паритету покупательской способности, а не номинальный, главное масштаб).
Почему так много?
Если смотреть на номинальный ВВП, то это больше чем ВВП США. Нет, это не потому что вы начнете носить куртку и шапку вовремя, брать с собой зонт и кроссовки, которые держат дождь. Хотя отдельный интересный вопрос - сколько мирового ВВП съедают сезонные болезни.
Нюанс в правильности предсказаний не того будет ли сегодня дождь вечером и какая температура нас ждет, а будет ли ураган в атлантике, на сколько баллов будет штормить море и куда пойдет тот или иной ураган.
В общем, прогнозирование экстремальных погодных явлений на ближайшее десятилетие CB insights считает ключевым game changer-ом, в соответствующем отчете (в комментах).
Сейчас прогнозы строятся сложными моделями с использованием суперкомпьютеров, долго-дорого-не точно. Нейросетям требуется сильно меньше времени на прогноз и его качество, вроде как, будет выше. Это отразится на рынке страхования, финансов, оборонке и само собой логистике.
Помните же, самая большая геополитическая проблема 3 года назад была из-за застрявшего контейнеровоза в Суэцком канале?
Готовимся к тому что погода будет более предсказуема, а пока одевайтесь по погоде, осень все-таки.🙂
@innovationlab
Любопытная цифра, если AI нам (человечеству) поможет корректно прогнозировать погоду, то это может принести аж 30 триллионов (да-да, не миллиардов) в мировой ВВП. Это при том что он был чуть более 187 трлн в 2023 году (опустим методику оценки, взята цифра по паритету покупательской способности, а не номинальный, главное масштаб).
Почему так много?
Если смотреть на номинальный ВВП, то это больше чем ВВП США. Нет, это не потому что вы начнете носить куртку и шапку вовремя, брать с собой зонт и кроссовки, которые держат дождь. Хотя отдельный интересный вопрос - сколько мирового ВВП съедают сезонные болезни.
Нюанс в правильности предсказаний не того будет ли сегодня дождь вечером и какая температура нас ждет, а будет ли ураган в атлантике, на сколько баллов будет штормить море и куда пойдет тот или иной ураган.
В общем, прогнозирование экстремальных погодных явлений на ближайшее десятилетие CB insights считает ключевым game changer-ом, в соответствующем отчете (в комментах).
Сейчас прогнозы строятся сложными моделями с использованием суперкомпьютеров, долго-дорого-не точно. Нейросетям требуется сильно меньше времени на прогноз и его качество, вроде как, будет выше. Это отразится на рынке страхования, финансов, оборонке и само собой логистике.
Помните же, самая большая геополитическая проблема 3 года назад была из-за застрявшего контейнеровоза в Суэцком канале?
Готовимся к тому что погода будет более предсказуема, а пока одевайтесь по погоде, осень все-таки.🙂
@innovationlab
❤4🔥4🤔2👍1
Нобелевская премия и Google
Сразу две премии в физике и химии ушли так или иначе за AI.
Первая за применение инструментов из области физики в разработке методов современного машинного обучения. Джону Хопфилду за открытие ассоциативной памяти в 1982 году и Джеффри Хинтону за создание нейросети (Машины Больцмана) на идеях Хопфилда в 1985 году, которая стала неким прообразом genAI-модели.
Что интересно, упомянутый ранее Илья Суцкевер и Алекс Крижевский, были аспирантами у Хинтона и все вместе в 2012 году разработали нейросеть, которая способна анализировать тысячи фотографий и с высокой точностью распознавать объекты на них. В том же году они основали компанию DNNResearch, которую почти сразу выкупил Google. И Хинтон до прошлого года так и продолжал работать в гугле, то есть ушел из компании аж в 75 лет…
Вторая премия в химии отдана за решение одной из самых сложных задач в биохимии - предсказание трехмерной структуры белков, что помогает создавать новые лекарства и вакцины. Первая часть премии при этом отдана Бэйкеру из Вашингтонского университета за новый подход в синтезе белков, не имеющих аналогов в природе. Вторая часть премии досталась Демису Хассабису и Джону Джамперу, которые работают в Google Deepmind, и получили ее за разработку алгоритма AlpfaFold. Если вкратце, то алгоритм дает возможность с предсказывать структуру белков часто, но не всегда, с высокой точностью.
Можно проследить технологические вехи в рамках нобелевской премии, врученных за:
1909 - беспроводной телеграф
1938 - открытие ядерной реакции
1956 - транзистор
2010 - графен
2024 - машинное обучение
И сразу в этом же 2024 году премия отдана за открытие с помощью машинного обучения, видимо, в будущие годы это будет происходить все чаще и чаще.
Кажется, тенденция продолжится именно в биотехе, где сроки разработки новых лекарств и вакцин раньше исчислялись несколькими годами и даже десятилетиями, теперь благодаря нейронкам время сильно сжалось. Вспоминается мой пост об ускорении ускорения и долголетии.
Вопрос, когда мы разблокируем следующую ачивку, когда нобелевская премия будет присуждена нейросети за самостоятельное открытие?
Или компании владельцу нейросети? Будет ли это Google или может быть Safe Superintelligence Ильи Суцкевера? Делайте ставки в комментариях в каком году это произойдет?
@innovationlab
Сразу две премии в физике и химии ушли так или иначе за AI.
Первая за применение инструментов из области физики в разработке методов современного машинного обучения. Джону Хопфилду за открытие ассоциативной памяти в 1982 году и Джеффри Хинтону за создание нейросети (Машины Больцмана) на идеях Хопфилда в 1985 году, которая стала неким прообразом genAI-модели.
Что интересно, упомянутый ранее Илья Суцкевер и Алекс Крижевский, были аспирантами у Хинтона и все вместе в 2012 году разработали нейросеть, которая способна анализировать тысячи фотографий и с высокой точностью распознавать объекты на них. В том же году они основали компанию DNNResearch, которую почти сразу выкупил Google. И Хинтон до прошлого года так и продолжал работать в гугле, то есть ушел из компании аж в 75 лет…
Вторая премия в химии отдана за решение одной из самых сложных задач в биохимии - предсказание трехмерной структуры белков, что помогает создавать новые лекарства и вакцины. Первая часть премии при этом отдана Бэйкеру из Вашингтонского университета за новый подход в синтезе белков, не имеющих аналогов в природе. Вторая часть премии досталась Демису Хассабису и Джону Джамперу, которые работают в Google Deepmind, и получили ее за разработку алгоритма AlpfaFold. Если вкратце, то алгоритм дает возможность с предсказывать структуру белков часто, но не всегда, с высокой точностью.
Можно проследить технологические вехи в рамках нобелевской премии, врученных за:
1909 - беспроводной телеграф
1938 - открытие ядерной реакции
1956 - транзистор
2010 - графен
2024 - машинное обучение
И сразу в этом же 2024 году премия отдана за открытие с помощью машинного обучения, видимо, в будущие годы это будет происходить все чаще и чаще.
Кажется, тенденция продолжится именно в биотехе, где сроки разработки новых лекарств и вакцин раньше исчислялись несколькими годами и даже десятилетиями, теперь благодаря нейронкам время сильно сжалось. Вспоминается мой пост об ускорении ускорения и долголетии.
Например, в Массачусетском технологическом институте открыли новый класс антибиотиков против бактерий MRSA — стафилококка, вызывающего трудноизлечимые заболевания у людей, такие как сепсис и пневмонии. Это получилось как раз благодаря работе с ИИ. До этого учёные на протяжении 60 лет не могли предоставить никаких результатов в борьбе с MRSA.
Вопрос, когда мы разблокируем следующую ачивку, когда нобелевская премия будет присуждена нейросети за самостоятельное открытие?
Или компании владельцу нейросети? Будет ли это Google или может быть Safe Superintelligence Ильи Суцкевера? Делайте ставки в комментариях в каком году это произойдет?
@innovationlab
🔥12👍6❤4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Роботы и бег
Робособака из Кореи RAIBO2 стала первой в мире, которая пробежала марафон - 42 км 195 метров на одном заряде батареи. Сложный маршрут подъемы, спуски, повороты, в общем, все как у кожаных. Разработчики робота предусмотрели даже экономию энергии на спусках, для компенсации затрат на подъемах.
На преодоление такой дистанции робот потратил 4 часа 19 минут. Для понимания, средний кожаный “бегун” на марафонских забегах преодолевает это расстояние за 4 часа 29 минут. Свой первый марафон я, кажется, пробежал за что-то около 4 часов 26 минут.
Примерно месяц назад была новость, на китайского робота-гуманоида Star1 от компании Robot Era надели кроссовки и он развил скорость 12.8 км в час, держать такую скорость он способен 34 минуты (без кроссовок скорость была меньше). На секундочку, это бег в темпе 4:40 на км. Для сравнения, когда я был в очень неплохой форме, лучшее время на 10 км было 45 минут, то есть темп 4:30 ровно и это достаточно быстро для бегуна-любителя. Да, я такие малые дистанции не тренировал, люблю больше ультры, но сам факт такой скорости у человекоподобного робота заставляет задуматься.
Интересно, через сколько лет мы увидим первого робота-гуманоида на одном из популярных марафонских забегов? Кажется, это дело одного-двух, максимум трех лет.
Также фраза “пойду потренируюсь со своей робособакой” через 5-7 лет может звучать не так дико, собака будет задавать темп тренировки, учитывать состояние, подгонять когда надо и дополнительно подбадривать во время тяжелых тренировок. А после тренировки все анализировать и адаптировать будущую программу тренировок, исходя из целей.
В общем, тренерам приготовиться…
@innovationlab
Робособака из Кореи RAIBO2 стала первой в мире, которая пробежала марафон - 42 км 195 метров на одном заряде батареи. Сложный маршрут подъемы, спуски, повороты, в общем, все как у кожаных. Разработчики робота предусмотрели даже экономию энергии на спусках, для компенсации затрат на подъемах.
На преодоление такой дистанции робот потратил 4 часа 19 минут. Для понимания, средний кожаный “бегун” на марафонских забегах преодолевает это расстояние за 4 часа 29 минут. Свой первый марафон я, кажется, пробежал за что-то около 4 часов 26 минут.
Примерно месяц назад была новость, на китайского робота-гуманоида Star1 от компании Robot Era надели кроссовки и он развил скорость 12.8 км в час, держать такую скорость он способен 34 минуты (без кроссовок скорость была меньше). На секундочку, это бег в темпе 4:40 на км. Для сравнения, когда я был в очень неплохой форме, лучшее время на 10 км было 45 минут, то есть темп 4:30 ровно и это достаточно быстро для бегуна-любителя. Да, я такие малые дистанции не тренировал, люблю больше ультры, но сам факт такой скорости у человекоподобного робота заставляет задуматься.
Интересно, через сколько лет мы увидим первого робота-гуманоида на одном из популярных марафонских забегов? Кажется, это дело одного-двух, максимум трех лет.
Также фраза “пойду потренируюсь со своей робособакой” через 5-7 лет может звучать не так дико, собака будет задавать темп тренировки, учитывать состояние, подгонять когда надо и дополнительно подбадривать во время тяжелых тренировок. А после тренировки все анализировать и адаптировать будущую программу тренировок, исходя из целей.
В общем, тренерам приготовиться…
@innovationlab
🔥8❤6👍6🤯2
Друзья, объясню почему на этому канале стал реже писать.
Возможно, не все знают, но у меня есть увлечение, а именно OSINT (open source intelligence 🧐) или по-русски «разведка открытых данных». В разное время это увлечение проявлялось по-разному, но майндсет и нейронные связи определенные сложились, зачастую некоторые вопросы или задачи решаются с применением osint-методов.
Также я люблю разного рода «мониторинги», в том числе для отслеживания трендов в стартапах, инновациях и не только. В свободное время экспериментирую, пробую разные сервисы и т.п. Некоторые посты на канале были написаны в том числе благодаря отслеживанию некоторых тематик.
В какой-то момент появилась задача (из любопытства) отслеживания узкопрофильной вакансии, связанной как раз с инновациями, AI и вот этим всем. Сложность была в том что необходимо было отслеживать тысячи каналов и чатов, изучать и читать это все абсолютно нереально.
В итоге я сделал инструмент по отслеживанию этой вакансии по всему Telegram в различных вариациях ее написания. Это сэкономило огромную массу времени и открыло много полезных источников информации. Задача была решена, но инструмент и алгоритмы поиска остались «пылиться на полке».
Чуть больше месяца назад, у одного из близких людей возникла потребность в подобного рода мониторинге, но под его вакансию. Опять же, каналов с вакансиями тысячи, а нужна конкретная вакансия. В общем чате я предложил воспользоваться инструментом, желающих воспользоваться сразу стало чуть больше и я «упаковал» инструмент в мини-сервис по мониторингу вакансий в Telegram.
Таким образом, протестировав идею востребованности сервиса, я его «доупаковал», привязал оплаты, расширил количество отслеживаемых вакансий и готов вам его показать 🤗
Итак, сейчас отслеживаются: все грейды в продакт менеджменте (CPO, lead, senior, middle и junior product менеджеры), директора по маркетингу, исполнительные, коммерческие, операционные и директора по развитию, HRD, HRBP, а также все грейды Data Engineer-ов.
Чтобы добавить вакансии для мониторинга - напишите мне @grifon, мы настроим.
Сервис подходит для тех кто в активном поиске, а также тем кто не хочет пропустить «вакансию мечты». И, безусловно, для карьерных консультантов, которые делают подборки вакансий для своих клиентов.
Статистику и обновления сервиса пишем здесь: @topjobhunter
Получить доступ к мониторингу и протестировать сервис можно через бота: @topjobhunterbot
Если вы в активном поиске или хотите протестировать сервис, для подписчиков канала 30% скидка на любой из тарифов (базово без учета скидки - 199р в неделю, 299р в месяц и 599р за 3 месяца) по ссылке: https://t.iss.one/topjobhunterbot?start=promoInnovationlab 😉
Этот канал я, конечно, продолжу вести, но чуть реже потому что свободное время немного перераспределилось. При этом, очевидно, тема hrtech-а будет раскрываться чуть более подробно, инноваций в этой теме в процессе проработки сервиса найдено тоже не мало.
@innovationlab
Возможно, не все знают, но у меня есть увлечение, а именно OSINT (open source intelligence 🧐) или по-русски «разведка открытых данных». В разное время это увлечение проявлялось по-разному, но майндсет и нейронные связи определенные сложились, зачастую некоторые вопросы или задачи решаются с применением osint-методов.
Также я люблю разного рода «мониторинги», в том числе для отслеживания трендов в стартапах, инновациях и не только. В свободное время экспериментирую, пробую разные сервисы и т.п. Некоторые посты на канале были написаны в том числе благодаря отслеживанию некоторых тематик.
В какой-то момент появилась задача (из любопытства) отслеживания узкопрофильной вакансии, связанной как раз с инновациями, AI и вот этим всем. Сложность была в том что необходимо было отслеживать тысячи каналов и чатов, изучать и читать это все абсолютно нереально.
В итоге я сделал инструмент по отслеживанию этой вакансии по всему Telegram в различных вариациях ее написания. Это сэкономило огромную массу времени и открыло много полезных источников информации. Задача была решена, но инструмент и алгоритмы поиска остались «пылиться на полке».
Чуть больше месяца назад, у одного из близких людей возникла потребность в подобного рода мониторинге, но под его вакансию. Опять же, каналов с вакансиями тысячи, а нужна конкретная вакансия. В общем чате я предложил воспользоваться инструментом, желающих воспользоваться сразу стало чуть больше и я «упаковал» инструмент в мини-сервис по мониторингу вакансий в Telegram.
Таким образом, протестировав идею востребованности сервиса, я его «доупаковал», привязал оплаты, расширил количество отслеживаемых вакансий и готов вам его показать 🤗
Итак, сейчас отслеживаются: все грейды в продакт менеджменте (CPO, lead, senior, middle и junior product менеджеры), директора по маркетингу, исполнительные, коммерческие, операционные и директора по развитию, HRD, HRBP, а также все грейды Data Engineer-ов.
Чтобы добавить вакансии для мониторинга - напишите мне @grifon, мы настроим.
Сервис подходит для тех кто в активном поиске, а также тем кто не хочет пропустить «вакансию мечты». И, безусловно, для карьерных консультантов, которые делают подборки вакансий для своих клиентов.
Статистику и обновления сервиса пишем здесь: @topjobhunter
Получить доступ к мониторингу и протестировать сервис можно через бота: @topjobhunterbot
Если вы в активном поиске или хотите протестировать сервис, для подписчиков канала 30% скидка на любой из тарифов (базово без учета скидки - 199р в неделю, 299р в месяц и 599р за 3 месяца) по ссылке: https://t.iss.one/topjobhunterbot?start=promoInnovationlab 😉
Этот канал я, конечно, продолжу вести, но чуть реже потому что свободное время немного перераспределилось. При этом, очевидно, тема hrtech-а будет раскрываться чуть более подробно, инноваций в этой теме в процессе проработки сервиса найдено тоже не мало.
@innovationlab
🔥20❤10👏7👍3
Переполох на рынке AI (и акций), кто такой этот DeepSeek и причем здесь Кай Фу-Ли?
Вы, наверняка, уже слышали о том что китайцы выпустили сначала бесплатную "chatGPT o1" и следом вчера Dalle-3, за которые OpenAI просит 20$ по подписке. Утрированно, но суть не в том что было платно, а стало бесплатно.
Смысл в том что модель свою на 671 млрд параметров DeepSeek натренировали, по их заявлениям, в деньгах в более чем 10 раз дешевле, почти в 2 раза быстрее по времени, при этом им для этого понадобилось в 50 раз меньше мощностей.
Буквально, все причастные к OpenAI (да и не только они) надували щеки и говорили как много денег надо для развития ИИ, надувался и пузырь на рынке ценных бумаг. И тут Китай выдает сначала DeepSeek, потом и нейронку для музыки и изображений (ждем еще для видео?). Еще и Alibaba добавил новостей и выпустил свою модель, но резонанса это не вызвало.
Но речь даже не о них, а о чем же?
Почти ровно 2 года назад я делал саммари книги Кай Фу-Ли "Сверхдержавы ИИ" (почитайте и саммари и книга хорошая), так вот автор давал прогноз на то что скорость развития китайского ИИ сравняется по уровню с США в 2023-2024 году (книга написана в 2018 году, учитывая тайминг печати и т.п.). И вот, наступил 2025 год, мы видим что Китай, возможно, уже даже вышел вперед по некоторым параметрам. Будет интересно кто победит в этой гонке и что будет этой “победой”? ASI? Помимо этого прогноза, начались предвестники и другого его предсказания.
И что же там за интересный прогноз такой?
А его я как раз описывал в саммари по книге - как ИИ повлияет на рынок труда. В январе ВЭФ выпустил свой Future of jobs report и там есть прогноз о том как ИИ изменит рынок труда к 2030 году, и у меня для вас, любимые подписчики, хорошая новость. На 92 млн сократится количество рабочих мест, но при этом 170 млн будет создано. Почти 1,1 млрд рабочих мест не будет тронуто, итого: +78 млн позиций (инфографику прилагаю). Верить или не верить ВЭФ - решать вам, на этот счет также есть опрос жителей 33 стран от Ipsos про отношения с ИИ (также инфографику прилагаю).
Максимальный оптимизм как раз в Китае и в Азии, в целом, они что-то знали перед опросом 🙂
Немного советов (не от меня, от ВЭФ, конечно): ключевыми навыками станут умение работать с ИИ, большими данными и технологическая грамотность. Учитесь 😉
P.S. Мнение о рынке акций. Чуть выпустили пар, не более. Видеокарты и чипы будут продаваться в гигантских количествах, серверов, электроэнергии и прочих комплектующих для ИИ нужно будет еще больше - ведь использовать хорошие модели ИИ смогут себе позволить себе использовать и создавать не только техногиганты, но и малый бизнес, а это значит что у каждого в гараже или багажнике будет стоять свой сервер, в котором будет чип и который будет потреблять электричество. Опять немного утрирую, но смысл понятен 🧐
@innovationlab
Вы, наверняка, уже слышали о том что китайцы выпустили сначала бесплатную "chatGPT o1" и следом вчера Dalle-3, за которые OpenAI просит 20$ по подписке. Утрированно, но суть не в том что было платно, а стало бесплатно.
Смысл в том что модель свою на 671 млрд параметров DeepSeek натренировали, по их заявлениям, в деньгах в более чем 10 раз дешевле, почти в 2 раза быстрее по времени, при этом им для этого понадобилось в 50 раз меньше мощностей.
Буквально, все причастные к OpenAI (да и не только они) надували щеки и говорили как много денег надо для развития ИИ, надувался и пузырь на рынке ценных бумаг. И тут Китай выдает сначала DeepSeek, потом и нейронку для музыки и изображений (ждем еще для видео?). Еще и Alibaba добавил новостей и выпустил свою модель, но резонанса это не вызвало.
Но речь даже не о них, а о чем же?
Почти ровно 2 года назад я делал саммари книги Кай Фу-Ли "Сверхдержавы ИИ" (почитайте и саммари и книга хорошая), так вот автор давал прогноз на то что скорость развития китайского ИИ сравняется по уровню с США в 2023-2024 году (книга написана в 2018 году, учитывая тайминг печати и т.п.). И вот, наступил 2025 год, мы видим что Китай, возможно, уже даже вышел вперед по некоторым параметрам. Будет интересно кто победит в этой гонке и что будет этой “победой”? ASI? Помимо этого прогноза, начались предвестники и другого его предсказания.
И что же там за интересный прогноз такой?
А его я как раз описывал в саммари по книге - как ИИ повлияет на рынок труда. В январе ВЭФ выпустил свой Future of jobs report и там есть прогноз о том как ИИ изменит рынок труда к 2030 году, и у меня для вас, любимые подписчики, хорошая новость. На 92 млн сократится количество рабочих мест, но при этом 170 млн будет создано. Почти 1,1 млрд рабочих мест не будет тронуто, итого: +78 млн позиций (инфографику прилагаю). Верить или не верить ВЭФ - решать вам, на этот счет также есть опрос жителей 33 стран от Ipsos про отношения с ИИ (также инфографику прилагаю).
Максимальный оптимизм как раз в Китае и в Азии, в целом, они что-то знали перед опросом 🙂
Немного советов (не от меня, от ВЭФ, конечно): ключевыми навыками станут умение работать с ИИ, большими данными и технологическая грамотность. Учитесь 😉
P.S. Мнение о рынке акций. Чуть выпустили пар, не более. Видеокарты и чипы будут продаваться в гигантских количествах, серверов, электроэнергии и прочих комплектующих для ИИ нужно будет еще больше - ведь использовать хорошие модели ИИ смогут себе позволить себе использовать и создавать не только техногиганты, но и малый бизнес, а это значит что у каждого в гараже или багажнике будет стоять свой сервер, в котором будет чип и который будет потреблять электричество. Опять немного утрирую, но смысл понятен 🧐
@innovationlab
🔥15👍8🤔3❤1
ИИ разгребает архивы и приводит к новым открытиям и, возможно, деньгам
В 2024 году исследователи NASA (линк на статью, мое саммари ниже):
- пересмотрели архивы и нашли “потерянный” город Майя, который был неизвестен, в архивах использовались данные, например, за 2013 год.
- пересмотрели данные миссии Вояджера-2 из 1986 года и смогли получить больше информации о магнитном поле Урана.
- подтвердили и уточнили данные о том что на луне есть лед, и залежи более обширны чем это предполагалось ранее. Кстати, использовался прибор, разработанный Роскосмосом.
Это (не прибор, а уточнение объемов льда 😁) важно для планирования будущих миссий на Луну, например, из воды можно получить водород для производства топлива для ракетных двигателей и кислород для дыхания.
Если спуститься на Землю, то у NASA также есть огромное количество данных которое поможет прогнозировать развитие городов и мегаполисов, и точнее прогнозировать погодные явления (почему цена правильных прогнозов ни много ни мало 30 трлн долларов я писал здесь).
Закономерно, что NASA, используя потенциал этих архивов (100 петабайт это примерно 20 млрд фотографий, сделанных средним современным телефоном), разрабатывает собственных ИИ-агентов. Каждому направлению свой агент: погода, ландшафт земли, солнечная активность и космическая погода, которая влияет на работу спутников, системы связи и электросети на Земле, отдельный агент для Луны и не только.
Таким образом архивы превратились в “сокровищницу открытий”, продолжая стимулировать инновации.
Наука это хорошо, а где деньги?
Да пока нигде, но пару стартапов получили инвестиции и планируют использовать тот же подход. Зачем что-то создавать, когда можно правильно приложить ИИ к существующим данным.
Rocketable планирует находить и выкупать b2b saas проекты с выручкой от 0,5 до 2 млн $, которые вышли или выходят в прибыль, чтобы после покупки правильно в них применить ИИ. К слову, концепция Rocketable заключается в том чтобы там был только основатель и куча ии-агентов, которые ищут компании, оценивают, покупают, оптимизируют и улучшают процессы внутри них.
Convexia же планирует шерстить рынок фарм исследований в поиске патентов и лекарств, на вывод на рынок которых у компаний их разработавших не хватило ресурсов. Под капотом несколько десятков ии-агентов, одни ищут и мониторят специализированные сайты с исследованиями, другие оценивают статус готовности, побочные эффекты, рыночный потенциал, конкурентов и т.д. и т.д. Финальное решение за людьми (ну хоть где-то мы еще нужны), но суть в том же, искать бриллианты в том что уже есть и доступно для оценки и обработки.
По сути своей это в чистом виде osint (open source intelligence - разведка открытых данных) наложенный на отдельные отрасли с последующим анализом и выводами.
А где еще можно поискать “золото” и новые открытия, в каких открытых или закрытых данных?
@innovationlab
В 2024 году исследователи NASA (линк на статью, мое саммари ниже):
- пересмотрели архивы и нашли “потерянный” город Майя, который был неизвестен, в архивах использовались данные, например, за 2013 год.
- пересмотрели данные миссии Вояджера-2 из 1986 года и смогли получить больше информации о магнитном поле Урана.
- подтвердили и уточнили данные о том что на луне есть лед, и залежи более обширны чем это предполагалось ранее. Кстати, использовался прибор, разработанный Роскосмосом.
Это (не прибор, а уточнение объемов льда 😁) важно для планирования будущих миссий на Луну, например, из воды можно получить водород для производства топлива для ракетных двигателей и кислород для дыхания.
Если спуститься на Землю, то у NASA также есть огромное количество данных которое поможет прогнозировать развитие городов и мегаполисов, и точнее прогнозировать погодные явления (почему цена правильных прогнозов ни много ни мало 30 трлн долларов я писал здесь).
Закономерно, что NASA, используя потенциал этих архивов (100 петабайт это примерно 20 млрд фотографий, сделанных средним современным телефоном), разрабатывает собственных ИИ-агентов. Каждому направлению свой агент: погода, ландшафт земли, солнечная активность и космическая погода, которая влияет на работу спутников, системы связи и электросети на Земле, отдельный агент для Луны и не только.
Таким образом архивы превратились в “сокровищницу открытий”, продолжая стимулировать инновации.
Наука это хорошо, а где деньги?
Да пока нигде, но пару стартапов получили инвестиции и планируют использовать тот же подход. Зачем что-то создавать, когда можно правильно приложить ИИ к существующим данным.
Rocketable планирует находить и выкупать b2b saas проекты с выручкой от 0,5 до 2 млн $, которые вышли или выходят в прибыль, чтобы после покупки правильно в них применить ИИ. К слову, концепция Rocketable заключается в том чтобы там был только основатель и куча ии-агентов, которые ищут компании, оценивают, покупают, оптимизируют и улучшают процессы внутри них.
Convexia же планирует шерстить рынок фарм исследований в поиске патентов и лекарств, на вывод на рынок которых у компаний их разработавших не хватило ресурсов. Под капотом несколько десятков ии-агентов, одни ищут и мониторят специализированные сайты с исследованиями, другие оценивают статус готовности, побочные эффекты, рыночный потенциал, конкурентов и т.д. и т.д. Финальное решение за людьми (ну хоть где-то мы еще нужны), но суть в том же, искать бриллианты в том что уже есть и доступно для оценки и обработки.
По сути своей это в чистом виде osint (open source intelligence - разведка открытых данных) наложенный на отдельные отрасли с последующим анализом и выводами.
А где еще можно поискать “золото” и новые открытия, в каких открытых или закрытых данных?
@innovationlab
NASA Science
Old Missions, New Discoveries: NASA’s Data Archives Accelerate Science - NASA Science
NASA's science data archives continually enable new scientific discoveries, with over 50% of scientific publications relying on archival data.
3🔥15👍7🤔3❤2😱2
Начнем, пожалуй... 3 сентября
Раньше чтобы что-то подобное сделать нужно было изучать код, да и не только код, с дизайном разбираться (хотя в текущей версии реализации можно было бы и пофайнтюнить, но и так нормально).
По фану минут за 10-15 с Claude...
Переворачиваем календарь, пока у нас с вами всё всерьез: https://claude.ai/public/artifacts/b5ef3359-b3ac-4ff6-a5c1-884b82ba086a
PS. А какие "фановые" истории вы делали с нейронками или может те которые сделали не вы, но понравилось? Кидайте в комменты примеры 👇👇👇
PS 2. Нужно включить vpn чтобы сработало.
Немного не серьезного контента на @innovationlab, иногда можно 🤘
Раньше чтобы что-то подобное сделать нужно было изучать код, да и не только код, с дизайном разбираться (хотя в текущей версии реализации можно было бы и пофайнтюнить, но и так нормально).
По фану минут за 10-15 с Claude...
Переворачиваем календарь, пока у нас с вами всё всерьез: https://claude.ai/public/artifacts/b5ef3359-b3ac-4ff6-a5c1-884b82ba086a
PS. А какие "фановые" истории вы делали с нейронками или может те которые сделали не вы, но понравилось? Кидайте в комменты примеры 👇👇👇
PS 2. Нужно включить vpn чтобы сработало.
Немного не серьезного контента на @innovationlab, иногда можно 🤘
Claude
3 сентября - Meme Calendar App
Experience the viral "3 сентября" meme as an interactive calendar app! Flip pages, unlock nostalgic surprises. Built with Claude AI.
1🔥9❤4👍3👏2😁2
Друзья, спасибо что вы до сих пор подписаны на канал. Думаю в новом году его несколько переформатирую и частота постов увеличится, но об этом позже.
В 2026 желаю вам успешного внедрения инноваций (не только технологических, но и, например, управленческих или процессных), человеческого тепла и близких по духу людей рядом.
Новый год - время подарков, а подписчиков своих я люблю. В общем, кто хочет получить в подарок новогодний Мечталлион - пишите в сообщения в канал 😉
Буду дарить пока на связи 🤙
Г.Т.
В 2026 желаю вам успешного внедрения инноваций (не только технологических, но и, например, управленческих или процессных), человеческого тепла и близких по духу людей рядом.
Новый год - время подарков, а подписчиков своих я люблю. В общем, кто хочет получить в подарок новогодний Мечталлион - пишите в сообщения в канал 😉
Буду дарить пока на связи 🤙
Г.Т.
🔥10❤8🎉7👍1